大数据招聘最应该问的5个问题

招聘摇滚明星几乎是至关重要的一个企业的未来有一个了不起的产品供应，满足了市场的重要需求。任何一家公司的人力资本确实是其最宝贵的资产之一。但不同于大多数公司的市场营销，客户支持和销售，招聘的技术进步还没有看到支持的分析驱动的，证据为基础的人才收购显著的改善。据最近的一项调查，90％的初创企业排名人才招募他们最大的挑战。找到合适的候选人，特殊技能是一样多的大公司的问题了。

近年来，虽然，大数据在招聘来临呈指数改变了游戏，赋予招聘人员和他们的组织是前所未有的。有了正确的数据，招聘最佳人选是更快，更具战略性的，具有成本效益和客观，这也解释了为什么越来越多的公司正在成为一个优先事项。

一个2013 ABI Research报告预测，大数据支出将超过$ 31十亿在2013年和2018年将达114十亿一个单独的行业研究表明，财富1000强公司高管高 ​​达91％的人表示有计划或已经在实施大数据举措。

人们分析，也被称为“魔球”的人力资源，使招聘见解时雇用，有多少人雇用和谁雇用，同时保持低成本，提高流程的效率和扩大候选人的游泳池。大数据还可以帮助招聘人员确定哪些资源和工作委员会生成特定类型的考生，他们正在寻找的最大容积，使他们能够控制自己的人才管道，优化招聘。

最后，大数据表面的天赋，经常雇用通道不能，帮助企业雇用的员工谁更有资格，更容易培养，更快乐，更可能留在公司。但是，没有一个可扩展的计划，通过大数据导航找到雇用的见解是一项艰巨的任务，即使有合适的人员和工具。这里有五个重要的大数据问题，招聘人员要问：

1.分析和目前的数据定义你的招聘流程？

许多招聘人员聘用分析，个人意见，反馈来自同行和直觉组合做出聘用决定。最常用的招聘分析包括大学成绩和专业，工作经历，技能，关键词和答案计算机化测试。虽然这有助于缩小申请人池，它并不能帮助确定它们之间的理想人选。同样重要的是，分析你如何评价你的首选工作委员会，并对其申请的质量。

另一个因素评估是如何“主观”的招聘过程是在您的公司。多少钱你使用的招聘人员“直觉”来的候选人将进入下一轮？正如我们都希望相信，招聘是不是有失偏颇，也有许多例子可以证明相反的仍然是正确的。

作为一个用例，看看施乐，其中人力资源团队由20％下调减员使用证据为基础的标准。要做到这一点，施乐停止评估基于经验的呼叫中心应聘者，数据显示，这并不重要，尽可能多的为这个角色。最要紧的是更多的个性。在6个月的试用期，该公司的所有申请的55000呼叫中心的工作采取了筛查与旨在评估人格类型的问题。也许是时候改变你的一些招聘标准基于大数据的学习收获。

2.您获得从您使用工作委员会的数据见解？

在当今的互联世界里，考生在多个网站上寻找工作机会和员工的反馈对公司的工作文化和员工福利，它的招聘是无处不在的候选人是非常重要的。今天，大多数工作委员会提供创新的工具和数据洞察，以帮助确定合适的人选，促进工作机会，并促进与申请人更加自动化的通信。由于10％至20％的员工来自工作板，一定要选择你的明智。

你的工作板分析数百个数据点被捕获的考生和用人单位和共享可操作的见解？工作委员会可以告诉你一周和一天中的时间的最好的一天发布一份新的工作，职称和关键字最高点击率直通，招聘趋势和模式，以及如何你的职位进行对比行业平均水平。基于这些见解，招聘人员调整自己的频率上市，时间和内容以实现最佳的人才收购。

3.你有工具和资源，使大数据的意义？

虽然大数据可以帮助招聘人员能找到最好的人才，收集并通过大量的数据，筛选发现的见解有时会像寻找一个大海捞针。并不是每一个人力资源团队有足够的时间，金钱和资源进行深层数据分析。但是，也有很多第三方服务和软件，如伞形花序和Evolv，可以帮助减轻工作量。另外，收费，如LinkedIn网站提供访问有用的和可操作的见解招募。

记录成功和令人信服的高层领导在贵公司奉献金钱和资源将帮助填补关键人才方面的差距和发展业务。从长远来看，雇佣了错误的考生可最终导致了公司很多比上花费更多的招聘。例如，在2013事业建造的研究，调查了美国雇主的27％测算，每差的雇佣成本可能他们公司超过5万美元。

4.如何使用数据，以提高招聘其他公司？

门美食，航空业的餐饮供应商奋力降低之间的1000名员工一个非常高的50％，淘汰率在奥黑尔机场的芝加哥。利用内部系统捕获的数据，和外部数据，如工资，人口和交通方式，公司确认其怀疑，流失率是直接关系到从员工家到机场的距离和运输方案，使他们能够改变他们的招聘处理和27％，减少磨损。

荷兰皇家壳牌要求考生在玩两个视频游戏名为“地下城乱写”和“芥末服务员”，并分析数据，以确定哪些人会在基于持久性，创造力和学习能力的创造性思维和构思一代更好错误而玩游戏。

里士满管理有限责任公司，废物处置公司在密歇根州弗林特员工200余垃圾收集器。该公司希望消除求职者更容易伤害到自己和索赔工人的赔偿，使他们使用定制的在线测试，以评估考生的情绪稳定，工作热情和对毒品和酒精的态度。公司减少工人的赔偿要求按68％，因为他们开始用这个测试来消除高风险的申请人。

5.将大数据取代招聘者，并把他们失去工作？

德勤预测上综合人才管理系统的全球支出将17％在2014年增长到超过60亿十亿的2014年人力资源服务交付和技术调查，对1048公司的全球调查发现，三分之一的受访者计划花更多的人力资源技术在未来的一年。但是，这并不意味着招募将成为通过预测分析或算法自动化。它只会演变成更多的人加机器的作用。

除了所有的数据洞察，企业仍然需要人的招聘竞争情报与选材。在最基本的层面上，招聘仍是关于人的，需要很高的情商，而机器没有人际交往能力。

随着越来越多的人开始关注自己的隐私，每天，大量的高层管理人员都躲在自己的网上求职的人从他们信任的圈子之外。招聘人员仍然可以拿起电话，直接打电话给他们到达这些候选人。此外，更多的数据往往意味着更多的麻烦和错误的更多的利润。即使是大数据招募仍将取决于谁在实际使用这些数据，并相互连接的人的能力。

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